Coinbase-এর AI-ভিত্তিক জালিয়াতি শনাক্তকরণে অর্থ জমার সময় জালিয়াতি ৩০% কমেছে

Coinbase বলেছে, তাদের AI-ভিত্তিক জালিয়াতি শনাক্তকরণ ব্যবস্থা অনলাইনে করা A/B পরীক্ষায় তাদের Onramp ক্রিপ্টো কেনার সেবায় জালিয়াতিপূর্ণ লেনদেন ৩০% কমিয়েছে এবং জালিয়াতির ডলারে হিসাব করা মোট মূল্য ২২% কমিয়েছে। Onramp-এর মাধ্যমে ব্যবহারকারীরা অংশীদার অ্যাপ ব্যবহার করে ক্রিপ্টো কিনতে পারেন, অতিথি হিসেবেও চেকআউট করা যায়। Coinbase প্রথমে তাদের বিদ্যমান মেশিন-লার্নিং যাচাই ও নিয়মভিত্তিক ইঞ্জিনের সঙ্গে একটি AI ঝুঁকি এজেন্ট যুক্ত করে। এজেন্টটি লেনদেনের ধারাবাহিকতা পর্যালোচনা করে এবং আগের যাচাইয়ে উত্তীর্ণ পেমেন্টের ঝুঁকির রেটিং দেয়; চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত নেয় অ্যাপ্লিকেশনের কোড। আগের কোনো সিস্টেম যে লেনদেন আটকে দিয়েছে, এজেন্ট সেটি বাতিল করতে পারে না। এরপর কোম্পানিটি নিজস্ব লেনদেনের তথ্য দিয়ে open-weight Qwen3.5-9B মডেলটি ফাইন-টিউন করে। ৭,২৯৩ জন ব্যবহারকারীর ১৬,১৪০টি লেনদেনের একটি বেঞ্চমার্কে—যার মধ্যে নিশ্চিত জালিয়াতির ৮১৩টি ঘটনা ছিল—Coinbase-এর দাবি, মডেলটি precision, recall, F1 score এবং ডলার-ওজনযুক্ত recall-এ Anthropic-এর Opus 4.5-কে ছাড়িয়ে গেছে। তাদের জানানো মধ্যম প্রতিক্রিয়া-সময় ছিল ০.৬৮৩ সেকেন্ড—Opus 4.5-এর চেয়ে ৫৫% দ্রুত—আর একটি GPU-তে প্রশিক্ষণ খরচ হয়েছে ১০০ ডলারেরও কম। Coinbase আরও বলেছে, বেঞ্চমার্কের কিছু অংশে কয়েকটি নতুন frontier-model সংস্করণের ফল আগের সংস্করণগুলোর চেয়ে খারাপ ছিল; GPT-5.6-এর precision বেড়েছে, তবে recall কম ছিল। ফলাফলগুলো ইঙ্গিত দেয়, নির্দিষ্ট কাজের জন্য তৈরি AI-ভিত্তিক জালিয়াতি শনাক্তকরণ ক্রিপ্টো প্ল্যাটফর্মগুলোকে জালিয়াতিজনিত ক্ষতি, বিলম্ব এবং পরিচালন ব্যয় কমাতে সাহায্য করতে পারে। তবে Coinbase-এর নিজস্ব বেঞ্চমার্ক স্বাধীনভাবে যাচাই করা হয়নি এবং এতে একটি পণ্য ও একটি ব্যবহারক্ষেত্রই রয়েছে। তাই এই ফলাফল দিয়ে পুরো শিল্পে আরও বিস্তৃত কার্যকারিতা প্রতিষ্ঠিত হয় না।